邵明
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进YOLOv5s的小麦赤霉病检测方法
- 2023年
- 针对目前小麦赤霉病检测依赖人工和实时性较低等缺点,提出一种基于改进YOLOv5s的小麦赤霉病检测算法。首先使用数据增强方式扩充样本集合,增强模型的训练效果,其次引入GhostConv卷积来代替原有Conv卷积,提升计算速度,再次引入卷积注意力机制模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)提升检测精度,最后引入TensorRT网络进行模型检测加速。实验结果表明:改进后的YOLOv5s模型经TensorRT加速后平均精度均值达到0.938,提升了2.6个百分点;单幅图像处理时间为77.8 ms,检测速度提升1.45倍。综上,本次提出的检测方法可以基本满足小麦赤霉病检测对精度和实时性的要求。
- 高君张正华邵明廖瑾薇蔡涵杰
- 关键词：小麦赤霉病
- 启发式序列比对算法种子长度及其灵敏度研究被引量：1
- 2013年
- 序列比对是生物信息学中一个重要的研究方向,它可以确定两个或多个序列之间的相似性,进而判断其同源性并推测出序列间的进化关系。目前,启发式序列比对算法BLAST算法在实际问题用着重要应用。该算法中有一个参数叫做种子(Seeds),种子是控制比对速度和灵敏度的关键。但是种子的长度是基于经验而取的一个固定值,这个经验值并不适合于所有长度序列比对问题。因此,对于两条不用长度的序列之间实现启发式比对就需要取合理长度的种子,以便实现高效快速的比对。文中应用概率随机的思想对不同长度序列比对的种子的长度进行了分析,在此基础上对一定长度下种子的比对灵敏度做出了计算。通过理论推导和实验分析一定灵敏度下种子长度的计算结果是可行且有效的。这就给在高灵敏度(灵敏度几乎等于动态规划算法)下实现快速启发式序列比对的优化提供了保证。
- 丁茂华徐永安邵明李谦
- 关键词：灵敏度
